林木遺傳育種中平衡不平衡、規(guī)則不規(guī)則試驗(yàn)數(shù)據(jù)處理技巧

前言
第1章  轉(zhuǎn)化分析法的統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)
  1.1  導(dǎo)言
  1.2  模型與方法
    1.2.1  F衡試驗(yàn)設(shè)計(jì)及其統(tǒng)計(jì)分析模型
    1.2.2  平衡試驗(yàn)數(shù)據(jù)的產(chǎn)生
    1.2.3  非平衡試驗(yàn)數(shù)據(jù)的產(chǎn)生及統(tǒng)計(jì)分析
    1.2.4  試驗(yàn)數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化分析法
    1.2.5  Monte Carlo模擬數(shù)據(jù)分析結(jié)果的評價(jià)
  1.3  結(jié)果與分析
    1.3.1  五個(gè)試驗(yàn)中，互作項(xiàng)負(fù)的方差頻率
    1.3.2  幾個(gè)參數(shù)效益的比較
    1.3.3  轉(zhuǎn)化對遺傳力大小的影響
  1.4  小結(jié)
第2章  使用本程序軟件必備的M語言知識
  2.1  數(shù)組的建立及其變化操作
  2.2  矩陣的合并
  2.3  矩陣的剖分與子矩陣的合并
  2.4  稀疏矩陣及其與普通矩陣間的聯(lián)系
  2.5  數(shù)組的加減乘除運(yùn)算
  2.6  數(shù)組的復(fù)雜運(yùn)算
  2.7  矩陣的統(tǒng)計(jì)分析
  2.8  矩陣與行列式間的關(guān)系
  2.9  矩陣的開方與平方運(yùn)算
  2.10  M語言中的編程語句
  2.11  符號變量的計(jì)算
  2.12  符號矩陣的運(yùn)算
  2.13  特定分布矩陣的產(chǎn)生
  2.14  精度控制與結(jié)果輸出
第3章  MLAP程序軟件的內(nèi)容簡介和軟件的使用
  3.1  程序軟件MLAP研發(fā)的意義
  3.2  軟件的總體設(shè)計(jì)
    3.2.1  軟件的總體流程圖和描述
    3.2.2  MLAP的需求信息
  3.3  本軟件的功能和特點(diǎn)
    3.3.1  本軟件的功能
    3.3.2  本軟件的特點(diǎn)
  3.4  軟件的使用
第4章  林木遺傳育種中若干試驗(yàn)類型的M語言程序
  4.1  單因素完全隨機(jī)試驗(yàn)不平衡資料的分析方法
    4.1.1  單因素類內(nèi)觀察值不等的方差分析線性模型
    4.1.2  不平衡數(shù)據(jù)處理程序
  4.2  單因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化分析法
    4.2.1  求因子的離差平方和
    4.2.2  求方差分量
    4.2.3  對全同胞家系進(jìn)行F檢驗(yàn)
  4.3  兩因素有眾多重復(fù)次數(shù)且不平衡的方差分析程序
    4.3.1  統(tǒng)計(jì)模型
    4.3.2  求方差分量
    4.3.3  主效因子的顯著性F檢驗(yàn)
  4.4  三階巢式設(shè)計(jì)非平衡試驗(yàn)數(shù)據(jù)的處理方法
    4.4.1  統(tǒng)計(jì)模型
    4.4.2  方差分析程序
    4.4.3  求期望均方系數(shù)
    4.4.4  求各因子的方差分量程序
    4.4.5  各參試因子的F檢驗(yàn)
  4.5  平衡不平衡、規(guī)則不規(guī)則的析因設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)的方差分析程序
    4.5.1  求因子均方
    4.5.2  求期望均方系數(shù)和方差分量
    4.5.3  主要因子的F檢驗(yàn)
  4.6  四階巢式設(shè)計(jì)平衡不平衡、規(guī)則不規(guī)則數(shù)據(jù)的分析程序
    4.6.1  四階巢式設(shè)計(jì)平衡不平衡、規(guī)則不規(guī)則數(shù)據(jù)分析的統(tǒng)計(jì)模型
    4.6.2  四階巢式設(shè)計(jì)平衡不平衡、規(guī)則不規(guī)則數(shù)據(jù)的分析程序
    4.6.3  自由度及均方求算
    4.6.4  求因子系數(shù)和方差分量
    4.6.5  因子的顯著性F檢驗(yàn)
  4.7  采用MINQUE(1)處理雙列雜交數(shù)據(jù)
    4.7.1  矩陣模型(全雙列交配設(shè)計(jì)Griffing Ⅲ)
    4.7.2  平衡不平衡、規(guī)則不規(guī)則全雙交配試驗(yàn)數(shù)據(jù)處理程序
    4.7.3  不平衡的半雙列交配設(shè)計(jì)單點(diǎn)試驗(yàn)(著重研究母本效應(yīng)的大小)
    4.7.4  不平衡、不規(guī)則的半雙列雜交試驗(yàn)數(shù)據(jù)的處理(不考慮父母效應(yīng))
  4.8  兩水平雜交試驗(yàn)不規(guī)則、不平衡試驗(yàn)資料的處理程序
    4.8.1  試驗(yàn)簡介
    4.8.2  兩水平雜交試驗(yàn)資料的處理技術(shù)
    4.8.3  方差分析基礎(chǔ)上的MINQUE(1)法
  4.9  遺傳相關(guān)和選擇指數(shù)程序
    4.9.1  同一試驗(yàn)設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)協(xié)方差分析程序
    4.9.2  方差一協(xié)方差矩陣建立
    4.9.3  相關(guān)系數(shù)的計(jì)算
    4.9.4  計(jì)算選擇指數(shù)
    4.9.5  通徑分析程序
  4.10  親本育種值和子代個(gè)體育種值
    4.10.1  單點(diǎn)單親家系自由授粉子代試驗(yàn)資料的育種值分析程序
    4.10.2  多點(diǎn)單親家系自由授粉子代試驗(yàn)資料的親本育種值分析程序
    4.10.3  林木全同胞子代試驗(yàn)資料的個(gè)體育種值
  4.11  品種穩(wěn)定性分析法(幾何法)
    4.11.1  多點(diǎn)試驗(yàn)的數(shù)據(jù)采集
    4.11.2  參試品種的均值、變異系數(shù)和成活率計(jì)算程序
    4.11.3  參試品種材積的穩(wěn)定性分析程序
    4.11.4  參試品種木材比重的穩(wěn)定性分析程序
  4.12  其他
    4.12.1  林木田間試驗(yàn)中多地點(diǎn)區(qū)試不平衡資料的分析方法
    4.12.2  關(guān)于多年度試驗(yàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)處理方法
    4.12.3  林木多父本雜交不平衡試驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析技術(shù)
第5章  試驗(yàn)?zāi)Ｐ瓦x擇、數(shù)據(jù)采集和不平衡數(shù)據(jù)分析技巧
  5.1  單因素隨機(jī)試驗(yàn)設(shè)計(jì)不平衡數(shù)據(jù)的方差分析法數(shù)據(jù)輸入格式
    5.1.1  單因素類內(nèi)觀察值不等的方差分析線性模型
    5.1.2  不平衡單因素完全隨機(jī)試驗(yàn)的典型資料
  5.2  單因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)設(shè)計(jì)的線性模型和不平衡數(shù)據(jù)的采集格式
    5.2.1  轉(zhuǎn)化后的線性模型
    5.2.2  不平衡單因素隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)的典型資料
  5.3  兩因素有眾多重復(fù)次數(shù)且不平衡模型分析時(shí)數(shù)據(jù)采集格式
    5.3.1  不平衡數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析模型
    5.3.2  不平衡數(shù)據(jù)的典型資料
  5.4  三階平衡不平衡巢式設(shè)計(jì)的線性模型和數(shù)據(jù)采集格式
    5.4.1  轉(zhuǎn)化后的線性模型
    5.4.2  轉(zhuǎn)化后的數(shù)據(jù)采集格式
  5.5  兩因素隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)線性模型及不平衡數(shù)據(jù)的采集格式
    5.5.1  轉(zhuǎn)化后的線性模型
    5.5.2  兩因素隨區(qū)組試驗(yàn)不平衡資料的采集格式
  5.6  四階平衡不平衡、規(guī)則不規(guī)則巢式設(shè)計(jì)的線性模型及數(shù)據(jù)采集格式
    5.6.1  轉(zhuǎn)化后的線性模型
    5.6.2  轉(zhuǎn)化后不平衡、不規(guī)則試驗(yàn)數(shù)據(jù)的采集
  5.7  林木雙歹0雜交試驗(yàn)中的不平衡、規(guī)則不規(guī)則的模型與試驗(yàn)數(shù)據(jù)格式
    5.7.1  不平衡、規(guī)則不規(guī)則雙列雜交的線性模型
    5.7.2  線性模型的矩陣表達(dá)式
    5.7.3  不平衡、規(guī)則不規(guī)則雙列雜交數(shù)據(jù)格式的采集
  5.8  關(guān)于試驗(yàn)數(shù)據(jù)不平衡時(shí)性狀間的協(xié)方差分析的數(shù)據(jù)采集
    5.8.1  單因素完全隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)設(shè)計(jì)不平衡資料的協(xié)方差分析的數(shù)據(jù)采集
    5.8.2  轉(zhuǎn)化后的協(xié)方差線性模型
  5.9  林木兩水平雜交試驗(yàn)數(shù)據(jù)處理的模型選擇和分析技術(shù)
    5.9.1  林木兩水平雜交試驗(yàn)的模型選擇
    5.9.2  林木兩水平雜交試驗(yàn)數(shù)據(jù)處理的分析技術(shù)
  5.10  品種多地點(diǎn)區(qū)域化試驗(yàn)資料的分析技術(shù)
  5.11  林木遺傳育種試驗(yàn)中非平衡試驗(yàn)資料的處理技術(shù)
    5.11.1  多地點(diǎn)的林木田間子代試驗(yàn)資料處理理論與技術(shù)
    5.11.2  綜合數(shù)據(jù)處理的線性模型
    5.11.3  關(guān)于多年度試驗(yàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)處理技術(shù)
  5.12  試驗(yàn)數(shù)據(jù)不平衡時(shí)性狀間的遺傳相關(guān)分析技術(shù)
    5.12.1  相關(guān)系數(shù)的計(jì)算
    5.12.2  單因素完全隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)設(shè)計(jì)不平衡時(shí)的指數(shù)選擇理論
    5.12.3  約束選擇指數(shù)
  5.13  運(yùn)用最佳線性預(yù)測理論評價(jià)育種值的分析技術(shù)
    5.13.1  單點(diǎn)單親家系自由授粉子代試驗(yàn)資料的育種值分析
    5.13.2  親本育種值的評價(jià)
    5.13.3  個(gè)體育種值的預(yù)測
    5.13.4  多點(diǎn)單親家系自由授粉子代試驗(yàn)資料的育種值分析
  5.14  林木全同胞子代試驗(yàn)資料的個(gè)體育種值的估算技術(shù)
    5.14.1  林木雙列雜交設(shè)計(jì)的非平衡試驗(yàn)資料的遺傳方差分量估計(jì)
    5.14.2  林木雜交設(shè)計(jì)非平衡試驗(yàn)資料各因子效應(yīng)的BLUP估計(jì)
    5.14.3  林木雙列雜交子代林中的個(gè)體育種值估計(jì)
  5.15  多點(diǎn)試驗(yàn)不平衡數(shù)據(jù)時(shí)林木品種高產(chǎn)性穩(wěn)定性評價(jià)技術(shù)
    5.15.1  林木品種穩(wěn)定性分析的基本資料
    5.15.2  林木品種的穩(wěn)定性分析——多面體的體積計(jì)算公式
    5.15.3  林木優(yōu)良品種穩(wěn)定性分析的步驟
  5.16  林木多父本雜交非平衡試驗(yàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)
    5.16.1  田間試驗(yàn)和非平衡試驗(yàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析方法和技術(shù)
    5.16.2  分組隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)的非平衡資料的分析方法
參考文獻(xiàn)
附錄
  附錄1  三階不平衡不規(guī)則的巢式設(shè)計(jì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析原理及M程序
    1.1  各參試因子效應(yīng)的平方和
    1.2  該模型的期望方差結(jié)構(gòu)
    1.3  各因子的自由度
    1.4  各因子的方差分量系數(shù)
    1.5  參試因子的方差分量和遺傳力
    1.6  林分  家系  個(gè)體三水平不平衡、不規(guī)則試驗(yàn)數(shù)據(jù)處理M程序
  附錄2  析因設(shè)計(jì)不平衡、規(guī)則不規(guī)則數(shù)據(jù)的約簡模型分析法
    2.1  轉(zhuǎn)化后的線性模型
    2.2  參試因子效應(yīng)離差平方和的分解
    2.3  各參試因子效應(yīng)的平方和
    2.4  期望均方結(jié)構(gòu)
    2.5  自由度的分解
    2.6  期望均方結(jié)構(gòu)
    2.7  各因子效應(yīng)方差分量的求解遺傳力的計(jì)算
    2.8  各因子的F檢驗(yàn)
    2.9  主效因子的多重對比
    2.10  析因設(shè)計(jì)的約簡模型的M程序